| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 课题来源 | 第8页 |
| 1.2 课题背景、目的及意义 | 第8-11页 |
| 1.2.1 课题提出的背景 | 第8-10页 |
| 1.2.2 课题提出的目的及意义 | 第10-11页 |
| 1.3 相关领域国内外现状 | 第11-13页 |
| 1.3.1 热误差建模方法的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3.2 温度测点优化的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 数控机床热误差模型及其鲁棒性指标 | 第15-29页 |
| 2.1 数控机床实验数据来源与预处理 | 第15-16页 |
| 2.2 数控机床热误差模型理论及MATLAB建模 | 第16-26页 |
| 2.2.1 RBF神经网络理论及相应MATLAB建模 | 第16-22页 |
| 2.2.2 最小二乘支持向量机理论及相应MATLAB建模 | 第22-26页 |
| 2.3 数控机床热误差模型鲁棒性指标分析 | 第26-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 数控机床热误差模型鲁棒性测试 | 第29-53页 |
| 3.1 数控机床热误差模型抗噪鲁棒性测试 | 第29-47页 |
| 3.1.1 基于RBF神经网络数控机床热误差模型抗噪鲁棒性测试 | 第29-38页 |
| 3.1.2 基于最小二乘支持向量机数控机床热误差模型抗噪鲁棒性测试 | 第38-47页 |
| 3.2 对突发状况适应能力的鲁棒性测试 | 第47-52页 |
| 3.2.1 基于RBF神经网络热误差模型对突发状况鲁棒性测试 | 第47-49页 |
| 3.2.2 基于最小二乘支持向量机热误差模型对突发状况鲁棒性测试 | 第49-52页 |
| 3.3 本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 基于云模型的鲁棒性评价机制研究 | 第53-62页 |
| 4.1 云模型概述 | 第53-57页 |
| 4.1.1 云的定义 | 第53-54页 |
| 4.1.2 云的数字特征 | 第54-57页 |
| 4.2 鲁棒性评价模型 | 第57-59页 |
| 4.2.1 鲁棒性等级划分 | 第57-58页 |
| 4.2.2 权重的确定 | 第58-59页 |
| 4.2.3 综合评价模型 | 第59页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第59-61页 |
| 4.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 5.1 全文工作总结 | 第62-63页 |
| 5.2 下一步工作展望 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第68页 |
